\documentclass[a4paper, 11pt]{report}

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\begin{document}

\chapter*{R\'esum\'e}
%%%%%objectifs
Le but de cette th\`ese est de d\'evelopper de nouvelles techniques de recherche de donn\'ees par le contenu, utilisables dans un 
environnement de type pair-\`a-pair (P2P) sans ressource partag\'ee. 
%sans partage (de l'anglais << shared nothing >>) de type pair\`a-pair (P2P). 
En particulier, nous nous concentrons sur la r\'esolution, pour des donn\'ees multidimensionelles, de deux types de requ\^etes importants : les requ\^etes par intervalles et les requ\^etes de front de Pareto.  
%et donc l'a ide \`a la d\'ecision dans les grands syst\`emes

%%%%%etat de l art problematique
La structure de donn\'ees la plus couramment employ\'ee dans le domaine est du type table de hachage distribu\'ee (DHT). Le hachage des donn\'ees facilite le placement de celles-ci sur les serveurs, ainsi que leur extraction selon des requ\^etes exactes. 
Toutefois le hachage impose un enregistrement sur la base d'une valeur unique de cl\'e. De plus, il d\'etruit la localit\'e spatiale des donn\'ees : le placement des donn\'ees sur les serveurs est sans rapport avec leur distribution dans l'espace de repr\'esentation.  
%des donn\'ees proches dans l'espace d'origine ne le sont plus dans l'environnement d'arriv\'ee. 
La destruction de la localit\'e compromet le traitement efficace des requ\^etes portant sur des donn\'ees s\'emantiquement proches, ce qui est le cas des types de requ\^etes qui nous int\'eressent.  
Or de ce pouvoir d'interrogation d\'epend la possibilit\'e pour l'utilisateur de \emph{d\'ecouvrir} des donn\'ees, c'est-\`a-dire de rechercher des donn\'ees sans conna\^itre \emph{a priori} leur cl\'e (essentiel pour l'aide \`a la d\'ecision, entre autres).  

%%%%%contribution
Dans cette th\`ese, apr\'es avoir donn\'e une vue d'ensemble des index distribu\'es et compar\'e les propri\'et\'es des solutions P2P, 
nous proposons une solution compl\`ete d'indexation et de localisation d\'ecentralis\'ees de donn\'ees multidimensionnelles : \emph{PosNet}. 
Les contributions de PosNet comprennent : la cr\'eation d'une structure de donn\'ees multidimensionnelle originale, nomm\'ee \emph{pograph}, qui admet l'enregistrement de donn\'ees bas\'e sur plusieurs valeurs de cl\'e d'acc\`es tout en conservant un ordre sur ces donn\'ees. 
Cet ordre nous permet de d\'efinir une famille d'algorithmes de recherche qui ont pour point commun d'\'elaguer le domaine de recherche
gr\^ace \`a notre algorithme de \emph{routage sans vall\'ee} des requ\^etes. Il en r\'esulte que PosNet permet de r\'esoudre sans jointures, de mani\`ere efficace et sym\'etrique, des requ\^etes multidimensionnelles de haut niveau, parmi lesquelles les requ\^etes
par intervalles et les requ\^etes de front de Pareto ainsi que ses variantes. 
Un prototype de PosNet a \'et\'e d\'evelopp\'e. 

\end{document}